Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 3 No. 2 (2022) 199 – 207 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Implementasi Sistem Otomasi Order Mentoring Pada Marketplace Mentoring Platform Nusademy
Muhammad Nanda Jabar Rozaq 1 , Unan Yusmaniar Oktiawati 2 1,2 Teknologi Rekayasa Internet, Sekolah Vokasi, Universitas Gadjah Mada
1 muhammadnanda2018@mail.ugm.ac.id , 2 unan_yusmaniar@ugm.ac.id

## Abstract
The COVID-19 pandemic has caused the acceleration of digitalization to occur throughout the world in various aspects of life, one  of  which  is  in  the  world  of  education.  The  openness  of access to  learning  resources  has  not  been  the  right  solution  for humans to learn independently. There are details in the learning process that require the guidance of a teacher called a mentor. In line with this, PT Nusademy Solusi Indonesia (Nusademy) built a marketplace mentoring platform that allows learning to take place in a network between users and mentors. Nusademy provides an opportunity for users to able to choose learning topics and mentors according to their needs. In it, there are steps for mentoring orders, which are currently still being processed manually by the admin  every  time there is  a transaction. So,  we  need  a system that can  bridge users  with  mentors  to  share benefits without having to depend on admin availability. Python is a programming language that has characteristics suitable for autonomous system development and integration with third-party services. This study aims to create, implement, and test an  automated  order  mentoring  system  on  the  Nusademy  Web  Application  which  is  integrated  with  the  Xendit  payment application,  the  Google  Calendar  scheduling  application,  and  the  Google  Hangouts  video-conferencing  application.  The automation system provides automatic services in billing, checking payment status, communication processes between users and  admins,  communication  processes  between  admins  and  mentors,  creating  virtual  mentoring  rooms,  and  notification  of mentoring agenda reminders. The system is launched on a cloud computing-based server which can enable automatic capacity scaling based on user requests using Google Cloud Run. Testing of the order mentoring automation system is carried out by considering aspects of system capability, system reliability, level of effectiveness, user experience, and business analysis.
Keywords: Mentoring, System Integration, Automatic Scaling, User Experience, Technology Business.

## Abstrak
Pandemi covid-19 menyebabkan terjadi akselerasi digitalisasi terjadi  diseluruh dunia dalam berbagai aspek kehidupan, salah satunya dalam dunia pendidikan. Keterbukaan akan akses sumber belajar ternyata belum menjadi solusi tepat untuk manusia belajar  secara  mandiri.  Terdapat  hal-hal  detail  dalam  proses  pembelajarannya  membutuhkan  bimbingan  guru  yang  disebut sebagai mentor. Sejalan dengan hal tersebut, PT Nusademy Solusi Indonesia (Nusademy) membangun marketplace mentoring platform  yang  memungkinkan  terjadinya  pembelajaran  101  dalam  jaringan  antara  pengguna  dengan  mentor.  Nusademy memberikan kesempatan kepada pengguna untuk dapat memilih topik pembelajaran dan mentor sesuai dengan kebutuhannya. Didalamnya terdapat langkah-langkah order mentoring yang saat ini prosesnya masih dilakukan manual oleh admin setiap kali terdapat transaksi. Maka diperlukan sistem yang dapat menjembatani pengguna dengan mentor untuk saling berbagi manfaat tanpa  harus  tergantung  oleh  ketersediaan  admin.  Python  merupakan  salah  satu  bahasa  pemrograman  yang  memiliki karakteristik cocok untuk pengembangan sistem otomasi secara mandiri maupun melakukan integrasi dengan layanan pihak ketiga. Penelitian ini bertujuan untuk membuat, mengimplementasikan, dan menguji sistem otomasi oder mentoring pada Web Aplikasi  Nusademy  yang  diintegrasikan  dengan  aplikasi  pembayaran  Xendit,  aplikasi  penjadwalan  Google  Calendar,  dan aplikasi  konferensi  video  Google  Hangouts.  Sistem  otomasi  memberikan  layanan  otomatis  dalam  pembuatan  tagihan, pengecekan status pembayaran, proses komunikasi antara pengguna dengan admin, proses komunikasi antara admin dengan mentor,  pembuatan  ruang  mentoring  virtual,  dan  notifikasi  pengingat  agenda  mentoring.  Sistem  diluncurkan  pada  server berbasis  komputasi  awan  yang  dapat  memungkinkan  penskalaan  kapasitas  otomatis  berdasarkan  permintaan  pengguna menggunakan  Google  Cloud  Run.  Pengujian  sistem  otomasi  order  mentoring  dilakukan  dengan  mempertimbangkan  aspek kemampuan sistem, keandalan sistem, tingkat efektivitas, pengalaman pengguna, dan analisa bisnis.
Kata Kunci: Mentoring, Sistem Integrasi, Penskalaan Otomatis, Pengalaman Pengguna, Bisnis Teknologi.

## 1. Pendahuluan
Pendidikan  vokasi  merupakan  pendidikan  yang bertujuan  mempersiapkan  tenaga  kerja  yang  memiliki
keahlian dan keterampilan, sehingga lebih siap kerja [1]. Pendidikan  kejuruan  atau  vokasi  menjadi  salah  satu pilihan sekolah yang tepat di era globalisasi. Perguruan Tinggi  (PT)  banyak  yang  membuka  program  sarjana
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 2 (2022)
terapan  untuk  lulusan  Sekolah  Menengah  Atas (SMA)/Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) yang ingin melanjutkan  studi  melalui  pendidikan  vokasi.  Tidak dapat  dipungkiri  bahwa  pendidikan  vokasi  melatih praktikal  jauh  lebih  banyak  dibandingkan  pendidikan teori.  Hal  tersebut  selaras  dengan  penelitian    yang dilakukan oleh Sudji Munadi bahwa 84% siswa Program Studi  Keahlian  Teknik  Elektronika  se-Kabupaten Sleman dalam kondisi siap kerja [2].
Nusademy merupakan perusahaan yang menghubungkan  sekelompok  orang  yang  memiliki pengalaman  kerja  dan  membutuhkan  penghasilan tambahan  (mentor)  dengan  sekelompok  orang  yang membutuhkan  pelajaran  dari  pengalaman  tersebut (mentee)  [3].  Bagi  perusahaan  yang  bergerak  pada bidang  teknologi,  memberikan  pengalaman  pengguna yang baik kepada pengguna merupakan suatu kewajiban [4].  Maka  dari  itu,  diperlukan  sistem  pendukung  yang dapat melakukan otomasi proses order mentoring untuk memberikan  pengalaman  pengguna  yang  baik  [5]. Proses order mentoring yang saat ini dilakukan manual oleh admin akan digantikan oleh sistem komputer yang dapat melakukan pekerjaan dalam jumlah banyak dalam waktu yang bersamaan sehingga resiko terjadi kesalahan lebih  kecil.  Apabila  jumlah  pengguna  dan  permintaan mentoring dalam jumlah sedikit solusi manual menjadi pilihan terbaik, akan  tetapi  dengan  terus  meningkatnya pertumbuhan  pengguna  dan  permintaan  mentoring, solusi tersebut bukan lagi menjadi pilihan yang tepat.
Konsep  sistem  otomasi  yang  akan  dibangun  yaitu pembuatan webhook untuk mengintegrasikan Application Programming Interface (API) dari masing- masing  penyedia  layanan  agar  saling  terkoneksi  [6]. Web  aplikasi  pengguna  dan  mentor  yang  telah  dibuat akan  dihubungkan  dengan  webhook  sebagai  jembatan penghubung antar aplikasi dengan API pihak ketiga [7]. Web aplikasi pengguna  dan mentor  akan  mengirimkan permintaan  kepada  webhook  setiap  kali  terdapat  aksi tertentu  dari  proses  bisnis  yang  akan  dioptimasi.  Pada sistem  ini  web  aplikasi  pengguna  dan  mentor  akan dihubungkan  dengan  layanan  API  dari  Google  yaitu Google  Mail  API  [8]  sebagai  layanan  pengiriman informasi  melalui  email  dan  Google  Calendar  API  [9] sebagai  sistem  penjadwalan  dan  pengingat  mentoring baik  dari  sisi  pengguna  maupun  mentor.  Selain  itu, webhook  juga  akan  dihubungkan  dengan  payment gateway  Xendit  yang  berfungsi  untuk  menerima pembayaran secara digital.
Pada penelitian penerapan sistem otomasi menggunakan webhook  yang  diintegrasikan  pada  web  aplikasi pengguna  dan  mentor  yang  telah  dimiliki  oleh  PT Nusademy  Solusi  Indonesia.  Implementasi  dilakukan secara  langsung  pada  aplikasi  yang  digunakan perusahaan  dalam  berinteraksi  dengan  pengguna. Pengujian dilakukan untuk mengetahui tingkat efektivitas  sistem  otomasi  dalam  membantu  binis meningkatkan  layanannya  pada  jumlah  pengguna  yang
lebih  besar.  Data  pengujian  sebelum  dan  setelah dilakukan penerapan sistem otomasi akan dibandingkan untuk mengetahui apakah terjadi peningkatan efektivitas proses  order  mentoring  yang  berdampak  pada peningkatan pengalaman pengguna.
Peningkatan  efektivitas  order  mentoring  berkaitan  erat dengan tingkat pengalaman pengguna dalam menggunakan  suatu  aplikasi.  Hal  tersebut  dibuktikan saat Silvana Chandra yang melakukan penelitian tentang The  Impact  of  Customer  Experience  toward  Customer Satisfaction  and  Loyalty  of  Ciputra  World  Surabaya. Pada  penelitian  ini  dijelaskan  bahwa  untuk  dapat mempertahankan trafik pengunjung pengalaman pelanggan  harus  ditingkatkan.  Penelitian  dilakukan dengan mengumpulkan data dari 142 responden dengan metode  Simple  Random  Sampling  [10].  Data  tersebut diolah menggunakan regresi dengan analisis jalur, yang berhasil  membuktikan  apabila  pengalaman  pelanggan memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  kepuasan pelanggan  dan  kepuasan  pelanggan memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  loyalitas  pelanggan  dari  Ciputra World  Surabaya.  Akan  tetapi  hasil  penelitian  tersebut gagal  membuktikan  apabila  pengalaman  pelanggan memiliki  dampak  signifikansi  terhadap  loyalitas pelanggan, melalui kepuasan pelanggan  Ciputra World Surabaya.
Pengalaman pengguna yang baik mempengaruhi tingkat kepuasan  pelanggan  dan  meningkatkan  loyalitas mereka. Pelanggan yang puas dan loyal lebih cenderung melakukan pembelian ulang, membeli produk tambahan,  memperbarui  keanggotaan,  memberikan ulasan positif, dan menyebarkan berita positif dari mulut ke  mulut.  Berdasarkan  survey  yang  dilakukan  oleh Alaya  pada  tahun  2013,  lebih  dari  75%  konsumen mengatakan  mereka  cenderung  terus  membelanjakan uang sebagai hasil dari pengalaman pelanggan yang luar biasa,  sementara  82%  akan  berhenti  membelanjakan uang dengan perusahaan sebagai akibat dari pengalaman pelanggan  yang  buruk  [11].  Hasil  studi  lain  yang dilakukan  oleh  Forrester  Research,  menemukan bahwa pengalaman  pelanggan  yang  positif  meningkatkan kesediaan  pelanggan  untuk  membayar  sebesar  14,4%, mengurangi  kemungkinan  mereka  untuk  beralih  merek sebesar 15,8%, dan meningkatkan kemungkinan mereka untuk  merekomendasikan  suatu  produk  sebesar  16,6% [12]

## Landasan Teori
API  atau  Application  Programming  Interface,  yaitu sekumpulan  perintah,  fungsi,  dan  protokol  yang  dapat digunakan oleh programmer saat membangun perangkat lunak untuk sistem operasi tertentu. API memungkinkan programmer  untuk  menggunakan  fungsi  standar  untuk berinteraksi dengan sistem operasi lain. (Muhano, 2016) [13]
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 2 (2022)
Webhook adalah salah satu sarana berkomunikasi antar aplikasi  atau  sistem  dengan  lebih  efektif.  Komunikasi yang terjadi saat menggunakan sarana tersebut berbasis event.  Artinya,  transfer  informasi  baru  terjadi  saat  ada input  atau  tindakan,  yang  kemudian  memicu  tindakan lain.  Contohnya  adalah  otomatisasi  email  dengan aplikasi email marketing. Secara teknis, webhook adalah sebuah  panggilan  balik  atau  callback  HTTP,  yaitu metode HTTP untuk mengirimkan data. Umumnya, data yang dikirimkan menggunakan format JSON atau XML [14].
Xendit  adalah  payment  gateway  yang  mempermudah pembayaran bagi berbagai jenis bisnis di Indonesia dan Filipina.  Xendit  mendukung  dapat  menerima  dan mengirimkan  dana  dengan  integrasi  yang  sederhana. Setiap transaksi dapat dengan mudah direkonsiliasi dan dicatat  melalui  deteksi  dana  otomatis  dengan pemberitahuan/notifikasi yang instan. [15]
Google Cloud Run adalah platform komputasi terkelola yang  memungkinkan  pengguna  menjalankan  aplikasi kontainer yang dijalankan sesuai kebutuhan [16]. Cloud Run  tidak  memiliki  server  yang  harus  dikonfigurasi secara kompleks dan mengabstraksikan semua manajemen  infrastruktur  dengan  mudah.  Hal  tersebut memberikan kesempatan bagi pengembang untuk fokus membangun  aplikasi  yang  bagus.  Cloud  Run  dapat menjalankan  aplikasi  berbagai  bahasa  pemrograman seperti  Go,  Python,  Java,  Node.js,  .NET,  dan  lain sebagainya  secara  cepat  dan  skalabel  dalam  bentuk kontainer.  Google  Cloud  memberikan  layanan  kepada pengguna untuk mampu menerima 2 juta permintaan per bulan sepenuhnya gratis menggunakan Cloud Run.
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan pembuatan  dan  implementasi  sistem  otomasi  oder mentoring  pada  marketplace  mentoring  platform  PT Nusademy  Solusi  Indonesia  menggunakan  webhook yang  diintegrasikan  dengan  notifikasi  surat  elektronik Google  Mail,  aplikasi  penjadwalan  Google  Calendar, dan  aplikasi  pembayaran  Xendit.  Pengujian  sistem otomasi  merujuk  pada  standar    ISO  9126  yang  terdiri dari lima macam standar yaitu functionality, reliability, usability,  efficiency,  maintainability,  dan  portability [17].

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Alat dan Bahan
Untuk menunjang penelitian maka dibutuhkan alat yang berupa  perangkat  keras  dan  bahan  berupa  perangkat lunak.  Perangkat  keras  yang  digunakan  yaitu  2  laptop dan 2 telepon seluler yang dilakukan untuk melakukan pengembangan dan pengujian sistem.
Perangkat  komputasi  awan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  Google  Cloud  Run,  Google Container Registry, dan Firebase Realtime Database.
Selain  itu  dibutuhkan  perangkat  lunak  penunjang  yaitu Python,  Visual  Studio  Code,  Docker  Desktop,  Xendit API,  Web  Aplikasi  Nusademy  API,  Google  Calendar API, dan Google Hangout API.

## 2.2. Perancangan Topologi
Pada  tahapan  perancangan  desain  sistem  terdapat  tiga aplikasi  yang  saling  dintegrasikan  yaitu  Web  Aplikasi Nusademy, Webhook, dan Aplikasi Pihak Ketiga. Web Aplikasi  Nusademy  digunakan  sebagai  antarmuka utama  yang  digunakan  pengguna  untuk  berinteraksi dengan sistem. Webhook digunakan untuk menjembatani  antara  Web  Aplikasi  Nusademy  dengan Aplikasi Pihak Ketiga melalui Application Programming  Interfaces  (API).  Aplikasi  Pihak  Ketiga yang  digunakan  yaitu  Xendit,  Firebase,  dan  Google Calendar seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1 Desain Integrasi Sistem Otomasi Order Mentoring
Pada  Gambar  1  pengguna  akan  menjadwalkan mentoring  dengan  mentor  pilihannya.  Saat  langkah tersebut  dilakukan  maka  data  yang  dimasukan  oleh pengguna  akan  dikirimkan  melalui  API  menuju Webhook yang dibuat menggunakan bahasa pemrograman Python. Webhook akan melakukan empat pekerjaan utama yaitu melakuka autentikasi, pembersihan  data,  pemrosesan  data,  dan  menyimpan hasil  olahan  data  ke  dalam  suatu  object  storage. Selanjutnya  data  yang  sudah  siap  pakai  dikirimkan  ke Xendit  untuk  menghasilkan  permintaan  pembayaran bagi pengguna. Seluruh data permintaan pengguna dan pembayaran  yang  dibutuhkan  untuk  proses  selanjutnya disimpan  dalam  Firebase  sebagai  database  Webhook. Tahap  terakhir  dari  proses  ini  adalah  mengirimkan kembali  data  yang  dibutuhkan  pengguna  menuju  Web Aplikasi Nusademy. Tujuan utama dari proses ini yaitu membuat  permintaan  pembayaran  yang  selanjutnya digunakan  pengguna  untuk  melakukan  pembayaran mentoring.  Sistem  akan  mendeteksi  secara  real-time untuk mengetahui status pembayaran dari pengguna.
Saat  pengguna  selesai  melakukan  pembayaran  Xendit akan  mengirimkan  notifikasi  ke  Webhook  melalui permintaan panggailan balik. Webhook akan melakukan proses serupa mulai dari autentikasi, pembersihan data, pengolahan  data,  dan  penyimpanan  data  dalam  object storage untuk memastikan data yang masuk adalah data yang sah. Setelah pembayaran diterima dan terkonfirmasi, Webhook akan mengambil data permintaan mentoring pengguna pada Firebase melalui pengenal  data  pembayaran  seperti  tertampil  pada Gambar 2.

## Gambar 2 Desain Sistem Otomasi Order Mentoring
Data-data tersebut digunakan kembali untuk pembuatan jadwal mentoring, virtual meeting room, dan pengingat kepada  pengguna  melelui  Google  Calendar  API  yang memungkin  untuk  melakukan  proses  tersebut  secara efektif. Pengguna akan mendapatkan konfirmasi jadwal mentoring melalui Google Mail dan tercatat pula Google Calendar email pengguna. Proses ini hanya akan terjadi setelah  mentor  menyetujui  permintaan  mentoring pengguna  dan  pembayaran  telah  terverifikasi  oleh sistem.  Jika  mentor  telah  menyetujui  permintaan mentoring namun pengguna belum melakukan pembayaran  maka  pembuatan  jadwal  mentoring  tidak akan diproses oleh sistem otomasi.
2.3. Skenario dan Parameter Pengujian
Uji  kemampuan  sistem  otomasi  order  mentoring dilakukan  dalam  tiga  skenario  yaitu  uji  kemampuan sistem otomasi pembayaran, penjadwalan, dan pembuatan  ruang  mentoring  virtual.  Ketiga  skenario tersebut  masing-masing  dilakukan  pengujian  dalam  10 kali pengulangan.
Sampel  data  pengujian  diambil  dalam  waktu  dan perangkat yang berbeda-beda. Dua pengujian dilakukan pada bulan Februari 2022, dua pengujian dilakukan pada bulan Maret 2022, lima pengujian dilakukan pada bulan Juni  2022,  dan  dua  pengujian  sisanya  dilakukan  pada bulan Juli 2022.
Selain  kemampuan,  keandalan  sistem merupakan  salah satu hal  yang memiliki level  kritis  tinggi.  Sistem  yang memiliki  kemampuan  baik,  namun  tidak  memiliki keandalan  maka  sistem  tersebut  tidak  dapat  dikatan sebagai  sistem  yang  skalabel  untuk  menampung permintaan dalam jumlah yang besar. Tabel 1 Skenario dan  Waktu  Pengujian  menampilkan  informasi  jumlah pengguna yang melakukan pengujian secara bersamaan dan  keterangan  waktu  masing-masing  pengujian dilakukan.
Tabel  1. Skenario dan Waktu Pengujian Skenario Pengujian Waktu Pengujian Uji 1 Pengguna Bersamaan Sabtu,  16  Juli  2022  pukul  09:25- 09:30 WIB Uji 3 Pengguna Bersamaan Sabtu,  16  Juli  2022  pukul  12:55- 13:00 WIB Uji 5 Pengguna Bersamaan Sabtu,  16  Juli  2022  pukul  13:15- 13:20 WIB Uji 7 Pengguna Bersamaan Sabtu,  16  Juli  2022  pukul  16:10- 16:15 WIB Uji 10 Pengguna Bersamaan I Sabtu,  16  Juli  2022  pukul  16:30- 16:35 WIB Uji 10 Pengguna Bersamaan II Sabtu,  16  Juli  2022  pukul  19:40- 16:45 WIB Uji 1 Pengguna Bersamaan Sabtu,  16  Juli  2022  pukul  09:25- 09:30 WIB
Dalam penelitian ini, melalui sistem monitoring Google Cloud  Run  sistem  monitoring  memantau  5  (lima) parameter  pada  sever  sistem  otomasi  order  mentoring yaitu  Jumlah  Permintaan  Terselesaikan,  Jumlah  Waktu Penyelesaian  Permintaan,  Jumlah  Kontainer  Aktif, Jumlah  Kontainer  Diam,  Penggunaan  CPU  Kontainer, dan Penggunaan Memori Kontainer.
Skenario  lain  yang  diuji  dalam  penilitian  ini  yaitu pembandingan  tingkat  efektivitas  tahapan  order mentoring  dari  awal  order  dibuat  hingga  mentoring selesai dilakukan. Parameter yang diuji dalam skenario ini  yaitu  jumlah  tahapan  mentoring  dan  tingkat pengalaman  pengguna  saat  menggunakan  sistem. Penelitian dilakukan dengan pengguna secara langsung dan  meminta  pengguna  memberikan  masukan  melalui formulir  setelah  melakukan  uji  coba  sistem  otomasi order mentoring pada Web Aplikasi Nusdemy.
Sedangkan  analisis  bisnis  atas  pengimplementasian sistem  akan  diukur  menggunakan  variabel  jumlah permintaan  mentoring  dan  nilai  investasi  yang dikeluarkan oleh perusahaan untuk memenuhi permintaan tersebutuh. Variabel tersebut akan dibandingkan nilainya dengan data sebelum dan sesudah dilakukan pengimplementasian sistem otomasi.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Hasil Peluncuran Sistem Otomasi Order Mentoring
Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  otomasi  order mentoring  yang  diluncurkan  pada  server  Cloud  Run Google Cloud Platform. Gambar 3 merupakan tampilan monitoring  dari  metrik-metrik  penting  sistem  otomasi order mentoring yang dihasilkan.

## Gambar 3 Tampilan Monitoring Server Sistem Otomasi Mentoring
Sistem  otomasi  order  mentoring  dibuat  menggunakan bahasa  pemrograman  Python  yang  dikemas  dalam bentuk  Docker  Images  dalam  proses  pembuatannya. Sistem  otomasi  memiliki  tiga  fitur  utama  yang menyelesaikan  permasalah  pembayaran,  pembuatan ruang virtual, dan penjadwalan mentoring. Ketiga proses tersebut  sebelumnya  dilakukan  manual  oleh  admin setiap  kali  terdapat  order  mentoring  di  Nusademy. Dengan  adanya  sistem  otomasi  ketiga  proses  tersebut saat  ini  dapat  berjalan  otomatis  tanpa  adanya  campur tangan admin untuk memenuhi kebutuhan pengguna.
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 2 (2022)
Sistem otomasi yang diinstal dalam server Google Cloud Run memiliki keunggulan dalam pengingkatan maupun penurunan  kapasitas  server  secara  otomatis  sesuai dengan  jumlah  permintaan  pengguna.  Saat  permintaan (kebutuhan) pengguna meningkat maka kapasitas server secara  otomatis  ditingkat  untuk  bisa  memenuhi kebutuhan  pengguna.  Begitupula  sebaliknya,  saat permintaan pengguna menurun server dapat menurunkan  kapasitasnya  sendiri  dalam  rangka penghematan  biaya.  Server  yang  dijalankan  dalam bentuk  kontainer  dapat  turun  hingga  pada  level  0  jika tidak  ada  permintaan  sama  sekali  dan  aktif  kembali ketika  terdapat  permintaan  yang  mengharuskan  server untuk menyelesaikan permintaan.
3.2. Tampilan Antarmuka
Tampilan  antarmuka  sistem  otomasi  order  mentoring yang  diintegrasikan  dengan  Web  Aplikasi  Nusademy mempunyai  fungsi  menjembatani  komunikasi  antara Mentee  dalam hal  ini  pengguna  yang  ingin  melakukan mentoring  dengan  Mentor  yang  bertindak  sebagai pengguna  yang  lebih  berpengalaman  dalam  topik tertentu. Tampilan antar muka sistem otomasi terdiri dari halaman  pendaftaran  dan  order  mentoring,  halaman pembayaran, halaman status order, dan halaman agenda mentoring seperti pada Gambar 4.

## Gambar 4 Contoh Tampilan Antarmuka Web Aplikasi Nusademy
Sedangkan  Gambar  5  merupakan  contoh  tampilan undangan  mentoring  yang  dikirimkan  melalui  email kepada mentee dan mentor.
Gambar 5 Contoh Tampilan Undangan Mentoring melalui Email
Gambar  6  merupakan  contoh  tampilan  saat  pengguna dan  mentor  memasuki  ruang  virtual  mentoring menggunakan aplikasi Google Hangouts/Meet.

## Gambar 6 Tampilan Mentee dan Mentor sedang Mentoring
3.3.  Pengujian  Kemampuan  Sistem  Otomasi  Order Mentoring
Uji  kemampuan  sistem  otomasi  order  mentoring dilakukan  dalam  tiga  skenario  yaitu  uji  kemampuan sistem otomasi pembayaran, penjadwalan, dan pembuatan  ruang  mentoring  virtual.  Ketiga  skenario tersebut  masing-masing  dilakukan  pengujian  dalam  10 kali pengulangan. Sampel data pengujian diambil dalam waktu dan perangkat yang berbeda-beda. Dua pengujian dilakukan  pada  bulan  Februari  2022,  dua  pengujian dilakukan  pada  bulan  Maret  2022,  lima  pengujian dilakukan  pada  bulan  Juni  2022,  dan  dua  pengujian sisanya  dilakukan  pada  bulan  Juli  2022.  Gambar  7 menunjukan  bahwa  uji  kemampuan  sistem  otomasi pembayaran  memiliki  tingkat  keberhasilan  10/10  dan tingkat kegagalan 0/10.

## Gambar 7 Grafik Uji Kemampuan Sistem Otomasi Pembayaran
Gambar  8  menunjukan  bahwa  uji  kemampuan  sistem otomasi  penjadwalan  memiliki  tingkat  keberhasilan 10/10 dan tingkat kegagalan 0/10.
Gambar  9  menunjukan  bahwa  uji  kemampuan  sistem otomasi  pembuatan  ruang  mentoring  virtual  memiliki tingkat keberhasilan 10/10 dan tingkat kegagalan 0/10.
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 2 (2022)

## Gambar 8 Grafik Uji Kemampuan Sistem Otomasi Penjadwalan

## Gambar 9 Grafik Uji Kemampuan Sistem Otomasi Ruang Mentoring
Seluruh uji kemampuan yang dilakukan bertujuan untuk mengetahui apakah sistem dapat benar-benar memecahkan  masalah  yang  dijabarkan  pada  rumusan masalah atau tidak. Sembilan parameter yang diuji pada masing-masing  sistem  otomasi  menghasilkan  nilai sempurna 10. Dari hasil ketiga hasil pengujian tersebut maka sistem otomasi order mentoring yang diimplementasikan  pada  Web  Aplikasi  Nusademy mendapatkan  prosentase  keberhasilan  100%  dan prosentase kegagalan 0%.
3.4.  Pengujian  Keandalan  Sistem  Otomasi  Order
Mentoring
Tabel  2. Hasil Pengujian Keandalan Sistem Otomasi
Kelima  parameter  tersebut  dimontor  dalam  uji keandalan  sistem  mulai  dari  satu  hingga  sepuluh pengguna melakukan order mentoring secara bersamaan. Nilai masing-masing kolom pada tiap baris
Tabel 2 merepresentasikan hasil pengujain yang terdapat pada  Tabel  1.  Selanjutnya  Gambar  10  menampilkan jumlah  permintaan  terselesaikan tiap  satuan  detik pada sistem otomasi order mentoring.

## Gambar 10 Grafik Jumlah Permintaan Terselesaikan per Detik
Dari  grafik  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  jumlah permintaan yang dieksekusi tiap satuan detik cenderung meningkat selaras dengan jumlah peningkatan pengguna.  Semakin  sedikit  jumlah  pengguna  yang mengakses  sistem  secara  bersamaan  maka  waktu eksekusi  setiap  permintaan  semakin  meningkat  yang berdampak pada semakin sedikitnya jumlah permintaan yang  dapat  dieksekusi  setiap  detiknya.  Perbedaan hasil dari  masing-masing  nilai  pengujian  dipengaruhi  oleh kondisi  awal  server  sistem  otomasi  sebelum  dilakukan pengujian. Selanjutnya Gambar 11 menampilkan Jumlah Waktu  Penyelesaian  Permintaan  dalam  satuan  yang lebih detail yaiut mili detik (ms).

## Gambar 11 Grafik Jumlah Waktu Penyelesaian per Permintaan
Dari  grafik  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  semakin banyak  pengguna  melakukan  pengujian  dalam  waktu yang  bersamaan,  belum  tentu  sistem  membutuhkan waktu  yang  lebih  banyak  dalam  menyelesaikan permintaan  pengguna.  Justru  dari  data  tersebut menunjukan  bahwa  jumlah  pengguna  tidak  terlalu mempengaruhi waktu penyelesaian permintaan dikarenakan masing-masing permintaan diproses dalam server  kontainer  secaera  terpisah.  Selanjutnya  Gambar 12  menampilkan  Jumlah  Kontainer  Aktif  dan  Diam dalam  pengujian  keandalan  sistem  otomasi  oder mentoring.
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 2 (2022)

## Gambar 12 Grafik Perbandingan Jumlah Server Kontainer
Dari  grafik  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  jumlah kontainer aktif akan meningkat ketika jumlah pengguna meningkat. Perbedaan waktu pengujian dapat mempengaruhi  jumlah  kontainer  yang  aktif.  Ketika sistem  baru  saja  menyelesaikan  permintaan  dan  masih memiliki jumlah kontainer baik yang aktif maupun diam peningkatan  jumlah  kontainer  tidka  terjadi  secara fluktuatif.  Hal  tersebut  terjadi  karena  sistem  baru  saja mendapatkan  peningkatan  jumlah  permintaan  tentunya lebih mudah dibandingkan jika sistem dari kondisi diam lalu tiba-tiba mendapatkan peningkatan yang fluktuatif. Ketika  jumlah  permintaan  naik  secara  perlahan  maka sistem lebih siap menangani/membagi sumber daya. Jika naik dalam waktu tiba-tiba sistem tidak memiliki waktu untuk  membagi  sumber  daya,  maka  solusi  yang dilakukan  ada  melakukan  penambahan  secara  radikal untuk  menutupi  permintaan.  Selanjutnya  Gambar  13 menampilkan  perbanndingan  antara  penggunaan  CPU dan penggunaan memori pada setiap kontainer.
Gambar 13 Grafik Perbanding Jumlah Kontainer, CPU, dan Memori
Pada grafik tersebut jumlah pengguna direpresentasikan menjadi    jumlah  kontainer  aktif  secara  berurutan  dari pengujian  1  pengguna  hingga  pengujian  10  pengguna secara  bersamaan.  Nilai  penggunaan  CPU  pada  server kontainer  cenderung  meningkat selaras dengan meningkatnya jumlah pengguna (kontainer). Sedangkan penggunaan  memori  pada  sever  kontainer  memiliki kecenderungan  nilai  yang  menurun  ketika  jumlah pengguna (kontainer) meningkat.
Dari hasil skenario pengujian keandalan sistem otomasi order mentoring  yang dilakukan  terbukti  bahwa  sistem mampu  meningkatkan  dan  menurunkan  kapasitasnya sesuai  dengan  permintaan  pengguna.  Terjadinya penurunan (scaling down) dan peningkatan (scaling up) kapasitas  server  memiliki  dampak  positif  dalam  cost efficiency.  Gambar  14  menunjukan  ketika  terjadi peningkatan permintaan kapasitas server akan membesar  dan  begitu  pula  sebaliknya  jika  permintaan menurun  kapasitas  server  akan  langsung  turun  untuk melakukan penghematan sumber daya.

## Gambar 14 Peningkatan dan Penururan Kapasitas Server Kontainer
Server  akan  terus  meningkatkan  atau  menurunkan kapasitas berdasarkan permintaan pengguna dan batasan sumber  daya  yang  dikonfigurasi  pada  server  untuk melakukan scaling up maupun scaling down .
3.5.  Perbandingan  Efektivitas  Sebelum  dan  Sesudah Implementasi Sistem
Lihat  pada  Gambar  15,  dari  gambar  tersebut  dapat diketahui  bahwa  secara  sederhana  sebelum  dilakukan implementasi sistem order mentoring memiliki 7 (tujuh) tahapan  dari  order  hingga  pengguna  dan  mentor melakukan  mentoring.  Sedangkan  setelah  dilakukan implementasi sistem order mentoring hanya memiliki 4 (empat)  tahapan  sampai  pengguna  dan  mentor melakukan mentoring.

## Gambar 15 Perbandingan Tahapan Mentoring Sebelum dan Sesudah Penelitian Sistem Otomasi Order Mentoring
Dengan  adanya  implementasi  sistem  tiga  entitas  yang merasakan  manfaat  secara  langsung  yaitu  pengguna (mentee), admin, dan mentor.  Dari  sisi  pengguna  yang sebelumnya setelah melakukan order harus mengirimkan  bukti  pembayaran  secara  manual  kepada admin, menunggu konfirmasi dari admin untuk verfikasi pembayaran,  dan  menunggu  konfirmasi  dari  mentor yang  dikirimkan  secara  manual  dari  admin  saat  ini seluruh  prosesnya  telah  terintegrasi.  Dari  sisi  admin yang  sebelumnya  berinteraksi  langsung  dengan pengguna  mulai  dari  mengkonfirmasi  pemabayaran, memberitahukan  kepada  mentor  kalau  pengguna  telah
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 2 (2022)
melakukan  pembayaram,  membuat  agenda  mentoring, sampai harus mengingatkan pengguna dan mentor ketika jadwal  mentoring  telah  tiba.  Saat  ini  admin  bisa menggunakan sebagian besar waktunya pada pekerjaan yang  lebih  produktif  dan  bermanfaat  karena  aktivitas harian  yang  dilakukan  oleh  admin  telah  diselesaikan oleh  sistem.  Sedangkan  dari  sisi  mentor  sebagai seseorang  yang  memiliki  banyak  kegiatan  terbantu karena setiap kali mentor mendapatkan order mentoring maupun jadwal mentoring segera dimulai mentor selalu mendapatkan  notifikasi  melalui  email.  Hal  tersebut dibuktikan  ketika  penulis  mengambil  beberapa  sampel data tentang pengalaman pengguna terhadap sistem yang dibuat yang tertampil pada Gambar 16.

## Gambar 16 Hasil Formulir Pengalaman Pengguna
Dari gambar tersebut dapat dilihat bahwa 12 pengguna yang melakukan percobaan sistem otomaasi memberikan nilai pengalaman pengguna pada rentang 6 hingga  10  dengan  nilai  rata-rata  8,6.  Nilai  8  (delapan) dan 10 (sepuluh) merupakan dua nilai yang menempati posisi paling tinggi dari pengujian yang dilakukan. Dari total  pengujian  10  pengujian  mandiri  +  36  pengujian secara  bersamaan  (pararel)  dalam  berbagai  skenario sehingga  total  pengujian  yang  dilakukan  yaitu  46 pengujian. Membuktikan bahwa sistem dapat memberikan  peningkatan  efektivtas  order  mentoring dibuktikan dengan sistem memberikan layanan otomatis dalam pembuatan tagihan, pengecekan status pembayaran,  proses  komunikasi  antara  pengguna dengan admin, proses komunikasi antara admin dengan mentor,  pembuatan  ruang  mentoring  virtual,  dan notifikasi pengingat agenda mentoring.
3.6. Analisa Bisnis Atas Solusi yang Dikembangkan
Dalam  pengembangan  sistem  otomasi  terdapat  biaya awal  pengembangan  yang  harus  dikeluarkan  sebagai biaya  investasi.  Dari  penelitian  yang  dilakukan  sistem otomasi  dapat  dikerjakan  oleh  1  (satu)  orang pengembang  dalam  kurun  waktu  1  (satu)  bulan  mulai dari identifikasi masalah hingga sistem dapat digunakan oleh  pengguna.  Jika  diasumsikan  bahwa  perusahaan membayar  Rp  10,000,000  kepada  pengembang  selama satu bulan ditambah biaya perbaikan Rp 5,000,000 untuk memastikan  sistem  dapat  digunakan  selama  12  bulan dari  tanggal  peluncuran.  Maka  perusahaan  harus mengeluarkan biaya Rp 15,000,000 untuk
pengembangan  sistem  otomasi  dan  mendapatkan manfaat setidaknya dalam 12 bulan sebelum dilakukan pengembangan tahap selanjutnya
Dari  hasil  pengujian  36  order  mentoring  yang  terjadi dalam  kurun  waktu  satu  hari  biaya  yang  dikeluarkan perusahaan  atas  infrastruktur  tersebut  hanya  Rp  656 untuk menangani permintaan pengguna. Dengan jumlah order  mentoring  kurang  lebih  50  order  per  hari  maka perusahaan  hanya  mengeluarkan  biayar  Rp  30,000  per bulan untuk menangani 1500 order mentoring per bulan. Dengan biaya investasi awal pengambangan sistem yang dapat  dipakai  selama  1  (satu)  tahun  Rp  15,000,000  + biaya  infrastruktur  per  tahun  Rp  360,000,  maka  total biaya yang harus dialokasikan perusahaan dengan sistem otomasi ini yaitu Rp 15,360,000.
Jika  dibandingkan  dengan  sistem  sebelumnya,  satu Admin  diberikan  gaji  pokok  Rp  3,500,000  per  bulan. Admin tersebut selama satu bulan hanya dapat menerima maksimal  500  order  atau  setara  degan  25  order mentoring  per  hari.    Maka  dalam  1  (satu)  tahun perusahaan mengeluarkan Rp 42,000,000 untuk Admin. Tabel  1  menunjukan  perbadingan  biaya  yang dikeluarkan  jika  menggunakan  Admin  secara  manual dan menggunakan sistem otomasi.
Tabel 3 Perbandingan Biaya & Jumlah Order Diproses per Bulan Jumlah  Order Mentoring Diproses Jumlah Admin Biaya  Manual dengan Admin Biaya  Otomatis dengan Sistem 500 order /bulan 1 orang Rp 3,500,000 Rp 10,000 1500 order /bulan 2 orang Rp 10,500,000 Rp 30,000 3000 order /bulan 3 orang Rp 21,000,000 Rp 60,000
Pada  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  setiap  kali  terjadi peningkatan order mentoring, maka jumlah Admin yang bertanggung jawab memberikan layanan juga meningkat.  Perbandingan  biaya  perbulan  menggunal sistem  manual  dengan  sistem  otomasi  adalah  99,8% dibanding  0,2%.  Jika  dibandingkan  dengan  biaya akumulasi  pertahun  untuk  menerima  500  order mentoring per bulan maka perbandingannya menjadi Rp 42,000,000  (sistem  manual)  dan  Rp  15,120,000  (sitem otomasi).
Terjadi  peningkatan  efektivitas  biaya  sebesar  64% setelah  dilakukan  implementasi  sistem  otomasi  dari biaya  yang  biasa  dikeluarkan  per  tahun.  Maka  dari  itu jika  dilihat  dari  sudut  pandang  bisnis  dan  skalabilitas pengembangan  usaha  maka  sistem  otomasi  order mentoring  layak  untuk  diimplementasikan.  Bahkan dalam  skala  yang  lebih  besar  maupun  lebih  kecil  dari perhitungan  yang  telah  dilakukan  untuk  alasan efektivitas, meminimalisir terjadinya kesalahan manusia,  maupun  pengingkatan  pengalaman  pengguna dalam  melakukan  mentoring  sistem  tetap  layak  untuk diimplementasikan.
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 2 (2022)
Pengimplementasian
sistem dapat dikatakan menguntungkan karena sistem akan otomatis mematikan sumber dayanya hingga pada level 0 sehingga tidak ada tagihan  tetap  yang  harus  dibayarkan  perusahaan  saat order mentoring sedang menurun.

## 4.   Kesimpulan
Pengimplementasi sistem otomasi order mentoring pada web aplikasi Nusademy memberikan nilai manfaat baik dari  sisi  pengguna  (mentee),  admin,  mentor,  dan perusahaan.  Dari  pengujian  yang  dilakukan  sistem otomasi  mampu  melakukan  otomasi  pembayaran, pembuatan  ruang  mentoring virtual, penjadwalan,  dan pengingat agenda mentoring secara otomatis  dari tahap pertama  kali  pengguna  melakukan  order  hingga pengguna  dan  mentor  tanpa  adanya  interaksi  admin didalamnya.
Sitem otomasi memiliki kandalan untuk menerima order mentoring  dalam  jumlah  besar  maupun  kecil  dengan melakukan  penurunan  maupun  peningkatan  kapasitas server  secara  otomatis  sesuai  dengan  permintaan pengguna.  Terjadi  peningkatan  efektivitas  order mentoring hingga  43% sebelum dan sesudah pengimplementasian  sistem  otomasi.  Hal  tersebut menjadi salah satu factor sistem mendapatkan nilai rata- rata pengalaman pengguna 8,6/10 dari formulir masukan yang diisikan oleh pengguna.
Dari  aspek  bisnis  sistem  otomasi  order  mentoring terbukti  layak  dijalankan  dari  sudut  pandang  bisnis karena  mampu  meningkatan  efektivitas  biaya  sebesar 64% per tahun dari kondisi sebelumnya.

## Ucapan Terimakasih
Keluarga  besar  PT  Nusademy  Solusi  Indonesia (Nusademy)  yang  telah  memberikan  kesempatan  dan dukung  baik  secara  moril  maupun  materil  dalam penelitian yang dilakukan.

## Daftar Rujukan
[1] J. B. Sukoco, N. I. Kurniawati, R. E. Werdani, and A. Windriya, "Pemahaman  Pendidikan  Vokasi  Di  Jenjang  Pendidikan  Tinggi Bagi Masyarakat," Jurnal Pengabdian Vokasi, vol. 1, no. 1, pp. 23 - 26, Jun. 2019
[2] A.  A.  Baiti  and  S.  Munadi,  “Pengaruh  pengalaman  praktik, prestasi belajar dasar kejuruan dan dukungan orang tua terhadap kesiapan kerja siswa SMK,” Jurnal Pendidikan Vokasi, vol. 4, no. 2, Jun. 2014, doi: 10.21831/jpv.v4i2.2543.
[3] “Beranda,” Nusademy Indonesia, Jul. 11, 2021.
http://nusademy.id (accessed Oct. 10, 2021).
[4] S. L. T. Hui and S. L. See, “Enhancing User Experience Through Customisation  of  UI  Design,”  Procedia  Manuf.,  2015,  doi: 10.1016/j.promfg.2015.07.237.
[5] M.  Coronado  and  C.  A.  Iglesias,  “Task  Automation  Services: Automa- tion for the Masses,” IEEE Internet Computing, vol. 20, no. 1, pp. 52–58, Jan. 2016.
[6] “What  is  an  API?  (Application  Programming  Interface),”
MuleSoft. https://www.mulesoft.com/resources/api/what-is-an- api (accessed Oct. 10, 2021).
[7] K. Martinez, “Automation basics,” Zapier, Oct. 13, 2020.
[8] “Gmail for Developers,” Google Developers. https://developers.google.com/gmail/api (accessed Oct. 10, 2021).
[9] “Google  Calendar  for  Developers  ,”  Google  Developers. https://developers.google.com/calendar (accessed Oct. 10, 2021).
[10] S.  Chandra,  “The  Impact  of  Customer  Experience  toward Customer Satisfaction and Loyalty of Ciputra World Surabaya ,” vol. 2, no. 2, 2014, Accessed: Oct. 07, 2021. [Online].
[11] J.  Ross,  The  Business  Value  of  User  Experience,  Commerce Drive., vol. 2. Cranbury: Infragistics, 2014.
[12] Avaya, “Avaya Customer Effort Impact Study Reveals the Cost of Inconvenience,” Avaya. Accessed: Oct. 07, 2021.
[13] “Application Programming Interface,” Unhamzah.
http://p2k.unhamzah.ac.id/en1/2-3073-2970/Application-
Programming-Interface-Api_21858_p2k-unhamzah.html (accessed Oct. 10, 2021).
[14] “Webhook:  Definisi,  Cara  Kerja,  dan  Bedanya  dengan  API,”
Niagahoster, Sep. 28, 2021. https://www.niagahoster.co.id/blog/webhook-adalah/ (accessed Dec. 28, 2021).
[15] Apa  itu  Xendit?  (n.d.).  Xendit  Guide.  Retrieved  July  20,  2022, from  https://help.xendit.co/hc/id/articles/360027983392-Apa-itu- Xendit
[16] Cloud  Run:  Container  to  production  in  seconds.  (n.d.).  Google Cloud. Retrieved July 20, 2022, from https://cloud.google.com/run
[17] “ISO/IEC 9126-1:2001,” ISO. https://www.iso.org/standard/22749.html (accessed Oct. 10, 2021).